关于足球机器人路径规划中人工势场法的研究

人工势场法是一种简单有效的路径规划算法.本文阐述了目前国内外对该方法的各种改进算法和与其它方法相结合的应用,并在此基础上分析和总结了各种方法的优缺点和目前存在的问题,提出对今后工作的几点展望和下一步的工作方向.     

基于进化势场法的足球机器人路径规划研究

本文介绍了近年来在国际上迅速发展起来的高技术对抗性活动—机器人足球。首先概述这一赛事及目前发展状况。其次简单介绍足球机器人系统各组成部分,重点放在决策部分。本文设计了基于进化势场法的足球机器人路径规划法,该方法具有结合足球机器人平台特性的优点,包括基础路径规划子系统、边界路径规划子系统和禁区路径规划子系统。通过实际比赛平台的检验,证明该设计方法是行之有效的。     

改进人工势场法的路径规划研究

针对人工势场法容易造成陷入局部极小点的问题,提出“沿边走”的详细策略进行路径的求解,以跳出局部极小点,并针对这一策略导致的路径过长和平滑度差的问题,采用分段的模拟退火算法进行优化。最后通过 MATLAB 验证分析,和传统的人工势场法以及采用虚拟目标点的人工势场法进行对比,仿真结果表明,在简单和复杂环境中路径长度和平滑度均能得到提升。     

基于蝙蝠算法-人工势场的机器人路径规划研究

为优化机器人路径规划全局最优问题,将人工势场法思想融入到蝙蝠算法中,建立基于人工势场蝙蝠算法(Bat Algorithm-Artificial Potential Field,BA-APF):在蝙蝠算法的脉冲速率中引入动态扰动系数g,加强算法的局部搜索能力,在蝙蝠位置更新公式中加入引力势场系数,以加快算法收敛速度;在目...     

基于改进A^*势场法的机器人动态路径规划研究

针对人工势场法在路径规划中出现的目标点不可达、转折次数多及路线较长的问题,提出了一种动态环境下移动机器人全局路径规划的改进A^*势场算法。首先采用A^*算法在已知静态环境中进行全局最优路径规划,当移动机器人进入动态障碍物影响范围ρ0时,引入相对速度势场对人工势场法进行改进,进行局部动态路径规划,追踪沿A*路径运动的虚拟动态目标直至回到原路径,完成到达目标点的路径规划。将该算法与人工势场法通过MATLAB进行路径规划仿真比对,结果验证了该算法的可行性,并且有效减少了路径的震荡和累计转角,同时明显缩短了全局路径距离。     

改进人工势场的机器人路径规划

为了克服人工势场法的缺陷、提高其路径规划性能,提出了改进的人工势场法。分析了人工势场法原理,针对其目标不可达问题,将机器人与目标点距离引入到斥力场函数,得到了改进的斥力场函数;针对局部最小值问题,引入逃逸力;为进一步提高算法性能,使用遗传算法优化参数设置,使得规划路径更加平滑;根据环境复杂度,提出了自适应步长调节算法。使用仿真实验对改进算法进行了验证,结果表明,改进算法可以克服传统算法目标不可达、局部最小值问题,而且改进算法路径更加平滑,自适应步长算法在路径规划中行走61步到达目标,固定步长法行走145步到达目标,充分说明了改进算法的优越性。     

基于改进人工势场法的双机械臂避障路径规划

针对双6自由度机械臂提出了一种基于改进人工势场法的避障路径规划算法。分析了双机械臂的协作工作空间,确认了双臂自碰撞的可能。针对静态障碍物对主机械臂进行避障运动规划,完成主机械臂路径规划后,再将主机械臂作为从机械臂运动时的动态障碍物,为从机械臂规划避障运动路径。利用新的势能函数代替传统人工势场法的势能函数,对双机械臂进行避障路径规划;由于传统人工势场法在机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,因此,增加了虚拟吸引点,避免机械臂陷入局部极小值。仿真实验表明,该方法实现简单,满足双机械臂避障的要求,能够有效地为双机械臂规划出无碰撞路径。     

基于改进人工势场法的移动机器人局部路径规划的研究

本文介绍了一种常用的移动机器人局部路径规划方法—人工势场法,分析了传统的人工势场法由于局部最小问题而导致规划失败的原因,综述了解决该问题的方法,在此基础上重点介绍了一种通过改变斥力势场函数来解决局部最小问题的改进方法,并给出了仿真结果。     

基于势场法的路径规划算法特性分析和路径优化

分析了各人工势场算法,对路径中的特征点——“奇点”进行了论述。综合人工势场算法在安全性、平顺性和能耗等方面的特性,提出了一种用于评估算法的代价函数。并结合机器人的运动特性,提出了规划路径的优化算法,使机器人能安全、准确地,以最优的能耗到达目标点,对人工势场法在实际中的应用具有重要意义。     

基于模拟退火算法的割草机器人的避障研究

局部路径规划是割草机器人关键问题之一,针对该问题目前运用较多的是人工势场法,但传统的人工势场法往往存在局部极小点,因此,本文提出采用填平势场与模拟退火算法相结合的解决策略,求解势场强度的最小值作为下一行走目标,多个序列目标构成优化路径,引导机器人脱离局部极小点,绕过障碍物到达目标点。仿真结果表明:该算法不仅有效地克服了局部极小点,且优化了机器人的行走路径、降低了路径的复杂度。     

基于遗传模拟退火算法的机器人全局路径规划

研究了机器人在已知环境下用遗传模拟退火算法进行最优路径搜索的方法，此算法兼备了遗传算法和模拟退火算法的优点，还对路径的转折节点处进行了光滑性的改进，并且通过仿真实验证明了此方法能够快速得到最优路径。     

基于改进人工势场法的电力巡检机器人自动避障轨迹规划

为了使巡检机器人在电力系统中避开障碍物,顺利完成电力巡检工作,提出基于改进人工势场法的电力巡检机器人自动避障轨迹规划方法。构建了电力巡检机器人的被控对象模型,分析电力巡检机器人的避障运动学,根据分析结果采用栅格法获取环境参数,实现环境建模,获取电力巡检机器人工作环境信息;引入改进人工势场法,叠加斥力势场和引力势场获得合力势场,判断环境中的障碍物并规划避障路线,完成电力巡检机器人自动避障轨迹的规划。实验结果表明,所提方法的避障准确率高、规划效果好、规划效率高。     

基于虚拟目标点的足球机器人路径规划的研究

在构筑微型机器人足球系统的基础上,开发了视觉子系统和无线通讯子系统。针对足球机器人运动的决策子系统,提出了基于虚拟目标点的路径规划方法和避障算法。仿真和实验证明,这种算法在动态路径规划中的有效性。     

基于自主视觉足球机器人路径规划的研究

根据自主视觉的足球机器人路径规划的特点，对其在未知动态环境下的路径规划进行了研究，对足球机器人全局定位的信息融合方法、在信息不完全或不确定的情况下对移动机器人的局部路径规划方法进行了探讨，提出了一种利用不确定的位置信息对机器人和目标进行全局定位的位置规划方法。实验证明该方法使机器人的路径规划具有更大的灵活性、快速性，使机器人控制系统具有更好的鲁棒性。     

基于模拟退火算法的装配序列生成与优化

分析了一个优良装配序列应满足的装配约束条件,从几何可行和工艺优良两方面对装配序列进行评价;介绍了影响装配序列工艺性能的四大因素及其量化方法。在此基础上,建立了基于模拟退火算法的装配序列优化规划模型,并对算法的性能和速度进行了分析、处理。最后通过齿轮泵的应用实例说明了该优化算法的有效性。